“AI”科普丨一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛的智能科技词汇

️ 人工智能看起来博识莫测，但实在它就像学校里的学科一样，只要你乐意理解，它就不再神秘。
下面，我们用一种大略的办法，来对那些听起来很“高大上”的AI术语进行阐明。

想象一下，我们是在用高中生物课的办法讲解大学生的量子物理——大略、生动、易懂。

1. 人工智能（AI）

阐明：打算机系统或机器仿照人类智能行为的科学和工程领域,致力于创建能够实行须要人类智能的各种任务的系统

大口语阐明：就好比我们学会骑自行车，开始可能须要父母推一把，但学会之后就能自己骑去很远的地方。
人工智能也是通过学习，然后能独立完成任务。

2. 通用人工智能（AGI）

阐明：指能在广泛认知任务中与人类表现同等或更好的AI,有强大适应性和学习能力,

大口语阐明：就像多面手，无论是数学问题、文学作品，还是音乐创作，都能应对自若，而不是只善于一项。

3. 人工智能天生（AIGC）

阐明：一种能力, 指的是AI能够利用天生模型来产生文本、图像、视频领或其他数据

大口语阐明：就像一个多才多艺的艺术家，能画画、写作、拍电影，而且全部都是原创。

4. 狭义人工智能（ANI）

阐明：实现了人类心智的一部分的AI,也被称为狭义AI,集中于实行某一特界说务的智能

大口语阐明：这就像是只善于打篮球的运动员，他可能在球场上表现得非常出色，但让他去拍浮或者跑步就不一定行了。

5. 人工超级智能（ASI）

阐明：一种假设中的智能体,它的智能远超过人类中最聪明和最有天试的智力。

大口语阐明：如果把所有的天才聚在一起，他们的聪慧加起来可能也比不上人工超级智能。

6. 机器学习（Machine Learning）

阐明：是人工智能的一个研究领域,关注于开拓和研究能够从履历中学学习的统打算法

大口语阐明：就像高中生通过不断做题和考试来提高成绩，机器学习也是通过数据来“做题”，然后变得更聪明。

7. 深度学习（Deep Learning）

阐明：深度学习是基于人工神经网络(ANNS)的机器学习方法的子集,具有表示等学习功能。
"深度"一词指代了模型构造的层次。

大口语阐明：想象一下，你先学习认字，然后是句子，末了整篇文章。
深度学习也是这样，一步步深入，层层递进。

8. 大措辞模型（LLM）

阐明：大型措辞模型以实在现泛用、一样平常性的措辞天生和其它自然措辞处理任务的能力而有名

大口语阐明：就像学措辞的天才，无论你说什么措辞，他都能理解并回答你。

9. 神经网络（Neural Network）

阐明：一个由互联的单元或"神经元"组成的网络,神经元之间进行旗子暗记传输。
神经元可以是生物细胞或数学模型。

大口语阐明：想象一下全校的学生通过电话线相互连接，每个人都能通报和吸收信息，互助办理问题。

10. 监督学习（Supervised Learning）

阐明：监督学习是机器学习的一种范式,在个中输入工具和期望的输出值用于演习模型。
演习数据被处理以优化模型的性能。

大口语阐明：就像有答案的练习题，你通过不断练习来节制解题方法。

11. 无监督学习（Unsupervised Learning）

阐明：无监督学习是机器学习的一种方法,与监督学习相对,算法仅人未标记的数据中学习模式

大口语阐明：就像丢你到一个陌生城市，你须要自己探索和创造城市的规律。

12. 强化学习（Reinforcement Learning）

阐明：强化学习是机器学习和最优掌握的一个交叉领域,涉及智能代理如何采纳行动以最大化其对环境的累积褒奖

大口语阐明：就像你在玩游戏，通过考试测验不同的策略来赢取更多的分数或褒奖。

13. 自然措辞处理（NLP(Nature Language Processing)）

阐明：NLP是打算机科学和措辞学的交叉子领域,紧张关注于使打算机几能够理解和处理人类措辞。

大口语阐明：好比有个环球通讯器，无论你说什么措辞，它都能懂并回应你。

14. 打算机视觉（CV）

阐明：打算机视觉是一个交叉学科领域,涉及如何使打算机能够从数字图像或视频中得到高层次的理解。

大口语阐明：就好比电脑有了眼睛，能够识别照片里的人脸或者在视频里追踪运动的球。

15. 数据挖掘（Data Mining）

阐明：是一种在大型数据集中提取创造模式的过程,同时涉及机器学习、统计等领域的方法

大口语阐明：就像是在沙滩上挖贝壳，通过不断地挖掘和筛选，找到最有代价的贝壳。

16. 天生式对抗网络（GAN）

阐明：在机器学习中是一种利用数据各种模态的组合的深度学习类型，天生式对抗网络是由两个模型组成的深度学习系统，一个天生数据，另一个评价它，相互博弈来提高性能。

大口语阐明：天生式对抗网络（GAN）就像是有两个艺术家：一位是假造者，他试图创造看起来像真迹的画作；另一位是鉴定者，他的任务是辨别出哪些是真迹，哪些是假造品。
假造者不断提升技巧，考试测验让自己的作品更难被看破；而鉴定者也在不断学习，变得更加善于于识别真伪。
这场博弈终极让假造者成为了高超的画家，他的画作险些和真迹一样完美。

17. 多模态（Multimodal）

阐明：在机器学习中是一种利用数据各种模态的组合的深度学习类型，结合声音、图像和文本等多种类型的数据进行学习的技能。

大口语阐明：想象一下，你不仅可以读教材，还可以听有声书和看视频课，这样多种学习办法结合会更有助于理解和影象。

18. 代理（Agent）

阐明：智能代理指的是能够感知其周围环境，并根据这些感知做出智能行动的实体。

大口语阐明：就像你毕业后独立生活，须要自己判断冰箱里什么食品不敷，然后去超市补货。
智能代理便是自己感知环境，知道什么时候该做什么。

19. 对齐（Alignment）

阐明：如果一个AI系统推进其预定目标,则视为对齐的系统。
一个未对齐的AI系统可能会追求某些目标,但不是预定目标。

大口语阐明：就好比你和朋友约好去图书馆，如果你直接去了，这便是“对齐”。
如果你路上跑去玩游戏，那便是未对齐。

20. 卷积神经网络（CNN）

阐明：卷积神经网络是一种深度学习模型，非常适宜处理图像这样的网格构造数据。
通过卷积层来提取图像的局部特色，广泛运用于图像识别和视频剖析。

大口语阐明：就像你在拼图，通过不雅观察每一小块的形状和颜色，你能理解全体图案。
卷积神经网络也是通过不雅观察图片的一小块一小块，来理解整张图片。

21. 谈天机器人（ChatBot）

阐明：谈天机器人是一种可以通过自然措辞处理和机器学习技能与人类用户进行互换的自动对话系统，常用于客户做事、娱乐和信息查询等场景。

大口语阐明：想象你能通过发短信与一个智能系统谈天，无论问什么问题，它都能回答你，这便是谈天机器人的事情。

22. 思维链提示（COT）

阐明：一种辅导预演习措辞模型天生更准确、逻辑性强的输出的方法。
通过供应一系列中间步骤来勾引模型的思考过程。

大口语阐明：就像写作文，老师先让你列个提要，这样写出来的作文条理更清晰。
思维链提示也是给AI列个提要，让它的话更有逻辑。

23. 扩散模型（Diffusion Models）

阐明：一种辅导预演习措辞模型天生更准确、逻辑性强的输出的方法,通过供应一系列中间步骤来勾引模型的思考过程。

大口语阐明：想象将一幅画模糊，然后逐步地一笔一笔加上细节，让它变得清晰。
扩散模型也是通过逐步调度，最终生成清晰合理的内容。

24. 拟合（Fitting）

阐明：在机器学习中,模型过度学习演习数据中的噪声和细节,导致对新数数据的泛化能力低落。
在机器学习中,对预演习模型进行额外演习,以使其更好地过适应特界说务的过程

大口语阐明：想象你在准备考试，而你只有往年的试题来复习。
如果你只是去世记硬背这些试题的答案（相称于模型的过度拟合），那么在碰着新题型时，你可能就束手无策了。
好的复习方法（即良好的拟合）该当是理解观点和解题方法，这样无论碰着什么样的新题，你都能够举一反三，应对自若。

25. 微调（Fine-Tuning）

阐明：在机器学习中，对一个预演习模型进行额外演习，使其更好地适应特界说务的过程。

大口语阐明：就像你已经学会了根本的数学，但为了参加数学竞赛，你须要做更多的练习题来“微调”你的数学技能。

26. 泛化能力（Generalization ability）

阐明：机器学习模型对未见过的新数据的处理能力,好的泛化能力意味着模型能够对新数据做出准确的预测。

大口语阐明：比如你学了开车，不仅能在学车时的那条路上开，还能应对各种景象和不同的路况，这便是好的“泛化能力”。

27. 天生式AI（Gen AI）

阐明：可以天生新内容（如文本、图像、音乐等）的人工智能系统。

大口语阐明：就像一个会画画、写故事和作曲的机器人，它能够创造出全新的艺术作品。

28. 预演习（Pre-training）

阐明：在特界说务之前，先在大量数据上演习模型的过程，以提高模型的初始性能。

大口语阐明：就像上大学前的暑假，你先学了一些大学课程的根本，这样开学后跟上课程会随意马虎很多。

29. 提示工程（Prompt Engineering）

阐明：在天生式AI中,通过精心设计的提示(prompts)来勾引模型天生特定输出的技能

大口语阐明：就像填空题，老师给的提示决定了你会写出什么答案，精心设计的提示让AI给出我们想要的回答。

30. RAG（Retrieval-Augmented Generation）

阐明：RAG，即检索增强天生技能，是一种结合了信息检索和内容天生的技能。
它通过查找干系信息来赞助天生模型的输出，从而提高天生式AI模型的性能。

大口语阐明：想象一下，你在写作业时碰着了难题，于是你上网查找资料，找到理解题的关键信息后，再结合自己的理解完胜利课。
RAG技能也是这样，它先去“查资料”，然后再“写作业”，使得天生的内容更加准确和丰富。

31. 基于人类反馈的强化学习（RLHF）

阐明：RLHF，是一种强化学习方法，其特点是在模型学习过程中加入了人类的反馈。
这种办法可以帮助模型更好地理解和实行任务，提高学习效率和结果的质量。

大口语阐明：就像学习骑自行车，你的朋友站在阁下见告你“这样踩踏板效果更好”，或者“手别握得太紧”。
通过这样的实时反馈，你可以更快地节制平衡，学习效率自然更高。

32. 循环神经网络（RNN）

阐明：RNN，即循环神经网络，是一种专为处理序列数据设计的神经网络。
它通过循环连接保持对之前信息的影象能力，非常适宜处理措辞模型和韶光序列剖析等任务。

大口语阐明：可以将RNN比作连续看剧的过程。
看第二集时，你还记得第一集的情节，这样就能理解剧情发展。
RNN便是通过“影象”之前的数据，来理解全体序列的流程。

33. 奇点（Singularity）

阐明：奇点是人工智能领域中一个假想的未来时候，届时人工智能的智能将超过人类，可能会引发一系列无法预测的变革。

大口语阐明：就像科幻电影中的场景，机器人或AI溘然“觉醒”，它们开始自我学习、自我提升，乃至有了自己的意识，终极可能达到乃至超越人类的智能水平。

34. 低秩适应（Low-Rank Adaptation）

阐明：低秩适应是一种旨在减少模型繁芜度和防止过拟合的技能，通过保持模型参数的低秩性子来实现。

大口语阐明：想象你在整理衣柜，而你的衣柜空间有限。
为了最大化利用空间，你决定只保留最常穿的衣服，并且按照颜色或类型排列得井井有条。
低秩适应也是这样，它通过“整理衣柜”，仅保留最主要的信息，使得模型更为简洁高效。

35. 数据标注（Data Annotation）

阐明：数据标注是将原始数据标记为特定标签或属性的过程，这一步骤是演习机器学习模型的关键。
常日，这须要人工参与来完成。

大口语阐明：如果把机器学习比作学画画，那么数据标注就像是给你供应了一个带有标记的画本。
这些标记见告你“这是树”，“这是天空”，帮助你更快地认识和区分天下，从而学会画出更准确的画作。